[해커톤②] SKB 제1회 해커톤 최우승팀, 7주 걸리던 고객 검증 하루 만에 해결

SK브로드밴드는 AI 전환(AX)의 출발점을 구성원이 일하는 방식에서 찾고 있다. AI를 일부 개발 조직만의 기술이 아니라 모든 구성원이 각자의 업무에 활용하는 도구로 자리 잡게 해, 'AI 네이티브 서비스 컴퍼니'로 나아간다는 전략이다.

이에 SKB는 구호에 그치지 않고, 지난 10월 21일부터 1박 2일 본선과 26일 최종 결선까지 3일에 걸쳐 사내 AI 경진대회 'F5 해커톤'을 열었다. 구성원이 직접 AI 에이전트를 기획하고 구현하는 대회로, 화면을 새로 고치는 'F5' 키처럼 익숙한 업무 방식을 AI로 새로 고쳐 보자는 취지다.

본선에 오른 10개 팀의 경쟁 끝에 최우수상은 '설문하나만' 팀이 차지했다. UX개발팀 채효림·김수연 매니저와 AI Agent개발팀 김가희 매니저가 함께 만든 'AI UX Research Lab'은 B tv 가상 고객(AI 페르소나)을 활용해 서비스 개편 전 고객 반응을 사전 검증하는 서비스다.

뉴스룸은 '설문하나만' 팀을 만나 3일간의 치열했던 개발 에피소드, 그리고 'AI UX Research Lab(AI UX 리서치 랩)'이 바꿔 갈 일하는 방식에 대해 들어봤다.

■ 출발점은 고객 조사의 갈증에서부터… 기획자·디자이너·개발자 셋이 모인 ‘설문하나만’팀

Q1. 먼저 '설문하나만' 팀과 팀원 각자가 맡은 업무를 소개해 주세요. 팀 이름에는 어떤 의미를 담았나요?

A. 채효림(UX개발팀): 팀에서 서비스 기획과 UI 설계, 초기 개발 및 발표를 맡았습니다. 팀 이름인 '설문하나만'은 평소 UX 리서치를 진행할 때 온라인 설문조사를 자주 활용하는데, 그때마다 주변 지인이나 구성원분들께 "설문 하나만…" 하며 부탁드리던 모습에서 따왔습니다.

A. 김수연(UX개발팀): 서비스의 화면 구조를 설계하고 디자인 시스템을 잡는 UI 기획·디자인을 맡았습니다. 기존 B tv에서는 사람이 직접 그린 디자인을 바탕으로 디자인 시스템을 구축해 왔다면, 이번 해커톤에서는 처음부터 끝까지 자연어로 AI에게 요청하며 디자인을 완성해 보는 새로운 경험을 했습니다.

A. 김가희(AI Agent개발팀): 기획자와 디자이너가 만든 기능 흐름과 화면 시안을 실제 동작하는 서비스로 구현하는 개발을 맡았습니다. AI 페르소나 토론, 실시간 인터뷰 보조, 리서치 플래닝 같은 핵심 AI 에이전트 기능과 화면 개발을 담당했습니다.

Q2. 평소 B tv를 함께 개발하던 동료들이 F5 해커톤에 도전하게 된 계기는 무엇인가요? 팀은 어떻게 꾸리셨나요?

A. 채효림(UX개발팀): 평소 AI 에이전트 개발에 관심이 많고 관련 지식도 쌓아 왔던 터라, 동료들과 뜻을 모아 프로덕트를 하나 만들어 보고 싶었습니다. 제가 먼저 아이디어를 냈고, 김수연 매니저님과 기획·디자인을 고도화한 뒤 이를 완성도 있게 구현해 줄 김가희 매니저님을 섭외해 기획자·디자이너·개발자 조합으로 팀을 꾸렸습니다.

A. 김수연(UX개발팀): 출발점은 채효림 매니저님이 처음 만든 MVP(Minimum Viable Product, 최소 기능 제품)였습니다. AI 페르소나와 인터뷰를 나누는 프로토타입이었는데, 평소 UX 업무와 사용자 조사를 병행하기 어려웠던 저에게 무척 좋은 아이디어로 다가왔습니다. 무엇보다 AI 페르소나의 답변이 실제 사용자로서 느끼던 부분과 많이 겹쳐 크게 공감했습니다. 여기에 조사 과정의 불편을 더 쉽게 풀 아이디어를 하나씩 덧붙이면서 서비스가 자연스럽게 커졌습니다.

Q3. 이번 아이디어는 현업에서 어떤 불편을 겪으면서 떠올리게 됐나요?

A. 채효림(UX개발팀): B tv를 개발할 때마다 수십 건이 넘는 기획 아이디어를 일일이 고객에게 검증해 볼 수는 없었습니다. 비용도 발생하지만 무엇보다 시간이 부족해, 조사를 준비하고 진행해 결과를 분석할 때쯤이면 이미 개발이 시작돼 기획에 반영하기 어려웠기 때문입니다. 그러던 중 LLM(Large Language Model, 거대언어모델)과 AI로 실제 고객을 모사해 기획의 근거로 삼아보자는 아이디어를 떠올리면서 'AI UX 리서치 랩'이 탄생했습니다.

A. 김수연(UX개발팀): 고객 조사가 필요하다는 사실은 누구나 알지만, 막상 '어떻게 시작해야 하는지'에서 막히는 경우가 많습니다. 어떤 조사를 해야 하고 무엇을 준비해야 하는지는 경험에 따라 편차가 크며, 이는 기획뿐 아니라 서비스 접점에 있는 모든 직무가 비슷하게 느끼는 막막함입니다. 그래서 가볍게라도 고객을 알아보기 위해 바로 시도해 볼 수 있는 도구가 있다면 큰 가치가 있겠다는 데서 출발했습니다.

■ "늘 멀리 있던 고객의 목소리, 이제 가까이서 듣죠"… B tv 가상 고객에게 먼저 묻는 ‘AI UX 리서치 랩'

Q4. 최우수상을 받은 'AI UX 리서치 랩'은 어떤 서비스인가요?

A. 채효림(UX개발팀): 고객 리서치를 처음부터 끝까지 하나의 플랫폼에서 AI와 함께 수행할 수 있는 서비스입니다. 알고 싶은 내용을 적으면 어떤 방식으로 조사할지 계획을 잡아 설문지나 인터뷰 질문 스크립트를 뽑아 주고, 화면 시안이 있으면 가상의 AI 고객들에게 먼저 보여 주며 반응을 듣거나 여러 시안을 비교할 수 있습니다. 실제 고객과 대면하는 인터뷰에서는 고객의 말을 실시간으로 받아 적고 다음 질문을 추천해 진행자가 대화에만 집중하도록 도우며, 마지막에는 그동안 나온 결과를 모아 무엇부터 고치면 좋을지 정리해 줍니다.

Q5. 'AI UX 리서치 랩' 안에는 설문, 인터뷰, 시안 비교처럼 여러 유형의 리서치 기능이 있다고 들었습니다. 어떤 기능들로 구성되어 있고, 실무자는 상황에 따라 이 기능들을 어떻게 골라 쓰면 되나요? 그중 현업에서 가장 활용도가 높을 것으로 기대하는 기능도 소개해 주세요.

A. 채효림(UX개발팀): ▲조사를 준비하는 '리서치 플래닝' ▲질문지 초안을 만드는 '설문·IDI(In-Depth Interview, 심층 인터뷰)·FGI(Focus Group Interview, 집단 심층 인터뷰) 가이드' ▲AI 페르소나로 미리 검증해 보는 'FGI 시뮬레이션'과 'A/B 테스트' ▲실제 고객 인터뷰를 돕는 'Live IDI' ▲결과를 모아 인사이트를 정리하는 'UX Analysis(분석)' 등 총 8개 기능으로 구성되어 있습니다. 현업에서는 시안 이미지만 올리면 바로 여러 반응을 들어볼 수 있어, 시안 작업 중이나 회의에서 의견 합의가 어려울 때 가볍게 돌려보기 좋은 'FGI 시뮬레이션'과 'A/B 테스트'가 가장 많이 쓰일 것으로 기대합니다.

A. 김가희(AI Agent개발팀): 저는 현업에서 '실시간 인터뷰 보조(Live IDI)' 기능의 활용도가 높을 것으로 기대합니다. 받아쓰기와 화자 구분을 자동으로 처리하고 응답자의 말에 맞춰 후속 질문을 추천해 주기 때문에 진행자가 기록 대신 대화에 집중할 수 있습니다. 인터뷰뿐만 아니라 일반 토의 상황에서도 폭넓게 적용할 수 있을 것으로 예상합니다.

Q6. 핵심 기능인 'AI 페르소나'는 어떻게 만들어지나요? AI가 내놓은 답변을 실제 고객의 의견으로 얼마나 신뢰할 수 있을지도 궁금합니다.

A. 채효림(UX개발팀): AI 페르소나는 두 가지 방식으로 만듭니다. 첫째는 연령대, 디지털 숙련도, ‘리모컨 버튼이 많으면 헷갈려 하는 분’ 같은 조건을 정해 시청 습관과 사용 환경, 말투까지 프로필을 채우는 방식입니다. 성별이나 나이만 보고 직업·성격을 단정하지 않도록 고정관념 방지 규칙도 걸었습니다. 둘째는 저희가 가장 공들인 '실제 고객 인터뷰 기반' 방식으로, 'Live IDI'에서 STT(Speech-to-Text, 음성 텍스트 변환)로 기록한 실제 고객 대화를 바탕으로 관찰된 습관과 말버릇만 학습해 그 응답자를 닮은 페르소나를 만듭니다. 사전 동의 절차와 민감 개인정보 배제 원칙을 지키고 인터뷰에서 알 수 없는 정보는 지어내지 않기 때문에, 추측해서 만든 인물보다 현실에 훨씬 가깝고 신뢰할 수 있습니다.

A. 김가희(AI Agent개발팀): AI가 그럴듯한 말만 늘어놓지 않도록 답변 과정을 '판단'과 '말' 두 단계로 나눴습니다. 먼저 연령·숙련도·말투 등 약 15가지 특성이 담긴 페르소나가 실제 화면 이미지를 보고 무엇을 먼저 봤는지, 어디서 막혔는지 판단하는데, 작은 글씨를 못 읽는 특성이면 작은 글씨를 근거로 쓰지 못하고 화면에 없는 요소도 지어낼 수 없습니다. 다만 AI의 답은 실제 조사 전 확인할 '가설'을 빠르게 찾는 용도이며, 실제 인터뷰 기록과 페르소나 답변을 계속 비교·개선해 쓰면 쓸수록 신뢰도가 높아지는 구조로 만들었습니다.

Q7. 이 서비스를 도입하면 고객 조사 업무는 구체적으로 얼마나 달라지나요?

A. 채효림(UX개발팀): 현재 고객 대상 조사는 결과를 받기까지 약 7주가 걸리는데, 'AI UX 리서치 랩'을 활용하면 수 시간에서 하루 만에 사전 검증을 마칠 수 있습니다. 앞단에서 기본적인 문제를 미리 걸러내는 만큼, 실제 고객 조사는 진짜 고객에게만 물어볼 수 있는 깊은 질문에 집중하고 조사 비용도 절감할 것으로 기대합니다.

A. 김수연(UX개발팀): 고객 조사를 시작하기까지 거쳐야 했던 번거로운 사전 단계도 크게 줄어듭니다. 어디에 조사를 의뢰할지, 예산과 리크루팅 기간은 얼마나 잡아야 할지 고민하던 시간과 수많은 이해관계자와의 커뮤니케이션 비용을 대폭 덜어내고, 늘 멀리 있어 아쉬웠던 고객의 목소리와 거리를 좁혀준다는 점이 가장 큰 강점입니다.

Q8. 요즘은 ChatGPT나 Claude 같은 생성형 AI에 직접 물어보는 사람도 많습니다. 'AI UX 리서치 랩'은 범용 AI를 쓰는 것과 무엇이 다른가요?

A. 채효림(UX개발팀): 저도 처음에는 ChatGPT에 화면 캡처를 올려 물어봤지만, "버튼을 더 눈에 띄게 하세요", "정보를 줄이세요"처럼 UX 전문가가 할 법한 정답 같은 이야기만 돌아왔습니다. 정작 듣고 싶었던 건 실제 고객이 어디서 헤매는지였기 때문에, AI에게 전문가가 아닌 'B tv 이용자' 역할을 맡겨 같은 화면을 보더라도 사람마다 다른 반응이 나오도록 설계했습니다.

A. 김수연(UX개발팀): 범용 AI는 어떻게 학습됐고 어떻게 질문하는지에 따라 답변 품질이 크게 달라지며, 옆 동료가 받은 답변과도 차이가 납니다. 사용자 조사는 문제 해결을 위한 객관적인 공통 데이터가 필요한 만큼, 전사 누가 사용하더라도 어려움 없이 일관되고 편차 적은 결과를 얻을 수 있도록 플랫폼 형태로 기획했습니다.

■ "말보다 화면으로 먼저 이야기했죠"… 직무 경계를 넘어 한 팀으로 뛰다

Q9. 기획자와 디자이너, AI 에이전트 개발자가 한 팀이 됐습니다. 아이디어를 구현하는 과정에서 협업은 어떻게 이루어졌나요?

A. 채효림(UX개발팀): 말보다 화면으로 먼저 이야기했습니다. 기획 아이디어가 나오면 바로 움직이는 HTML 프로토타입으로 만들어 공유한 덕분에, 문서를 읽고 상상하는 대신 직접 눌러 보며 개발자가 즉시 구현에 들어갈 수 있었습니다. 기획서, 프로토타입, 디자인 시스템, 코드를 모두 하나의 저장소(Git)에 두고 업데이트할 때마다 각자의 AI 도구에 최신 문서를 읽히며 학습 수준도 맞췄습니다.

A. 김수연(UX개발팀): 각자 가장 잘하는 영역을 맡으면서도 기획자, 디자이너, 개발자의 경계를 넘나들며 서비스를 완성해 갔습니다. 기획자가 개발을 하고, 디자이너가 기획을 하고, 개발자가 디자인에 참여하는 신기한 1박 2일이었는데, AI와 함께라면 직무의 한계를 넘어 일할 수 있는 환경이 마련됐다는 것을 실감했습니다.

Q10. 개발하면서 가장 힘들었던 순간이나 반대로 가장 재미있었던 순간을 꼽는다면 언제인가요?

A. 김수연(UX개발팀): 디자인에는 말로 설명하기 어려운 비언어적인 작업이 많다 보니, 비전문 영역을 자연어로 제어하는 편리함 이면에 때로는 클릭 한 번으로 고치는 편이 훨씬 빠른 순간도 있었습니다. AI와 수없이 대화를 주고받으며 16번의 렌더링 끝에 90초짜리 영상이 나왔을 때가 가장 힘들면서도 가장 기억에 남는 순간이었습니다.

A. 김가희(AI Agent개발팀): 가장 재미있었던 순간은 '실시간 인터뷰 보조' 기능을 처음 만들어 기획자·디자이너분들께 시연했을 때입니다. 실시간 받아쓰기와 화자 구분, 후속 질문 추천이 한꺼번에 들어가고, 특히 화자 구분은 예전에 팀에서 여러 번 시도해 봤던 터라 얼마나 어려운 기술인지 잘 알고 있어 반신반의했습니다. 그런데 막상 구현해 보여 드리니 생각보다 훨씬 잘 동작해서, 만든 저조차 "이게 되네?" 싶었던 순간이었습니다.

■ "고객을 이해하는 일이 당연한 일상"… B tv 넘어 모든 고객 경험 개선으로

Q11. 앞으로 'AI UX 리서치 랩'을 현업에 어떻게 적용하고 확산할 계획인가요?

A. 채효림(UX개발팀): 우선 해커톤 버전을 정식 버전으로 배포해 B tv 실무에서 직접 써 볼 계획입니다. 실제 개발 건을 리서치 랩에서 먼저 돌려 보고 나중에 나온 실제 고객 조사 결과와 얼마나 맞았는지 비교하며, "어디까지 믿어도 되는지" 품질 신뢰도를 숫자로 검증하고자 합니다. B tv에서 효과가 확인되면 유선 상품이나 다른 서비스로도 넓혀 가고 싶습니다.

Q12. 'AI UX 리서치 랩'이 최종적으로 이루고 싶은 목표는 무엇인가요? 이 서비스가 자리를 잡으면 B tv를 비롯한 SK브로드밴드 서비스를 이용하는 고객들은 어떤 변화를 느끼게 될까요?

A. 채효림(UX개발팀): 궁극적으로 바라는 것은 '고객을 이해하는 일이 특별한 프로젝트가 아니라, 서비스를 만드는 과정에서 당연히 거치는 일'이 되는 것입니다. AI가 실제 고객을 완전히 대신할 수는 없지만, 시간과 비용의 제약을 줄여 고객의 목소리를 더 자주 듣고 더 나은 결정을 내릴 수 있게 돕고자 합니다. 이를 통해 이용자가 B tv에서 원하는 콘텐츠를 더 쉽게 찾고, 작은 불편들이 하나씩 사라지는 변화를 만들고 싶습니다.

A. 김수연(UX개발팀): 무언가를 당장 만들어내기보다, 만들기 전에 확신을 갖고 완성도 높은 서비스를 고객에게 전달하는 것이 목표입니다. 고객의 환경과 인식이 바뀌면 목소리도 달라지는 만큼, 그 변화하는 목소리를 제때 반영하는 서비스를 만드는 UI 디자이너가 되고 싶습니다.

A. 김가희(AI Agent개발팀): 모든 서비스 결정에 고객 목소리가 빠르게 반영되는 환경을 만드는 것이 목표입니다. 조사가 쉬워져 더 자주, 더 일찍 고객을 확인하게 되면 B tv를 비롯한 SK브로드밴드 고객분들도 덜 헤매는 화면을 경험하게 될 것입니다.           

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